Dev notes 16.4.26 HNSW
Nekad dzīvē nebiju iedomājies, ka tik īsā laikā būšu uzbūvējis savu pilnvērtīgu semantisko meklētāju ar HNSW, Google LLM, embeddings, reāllaika balss ģenerāciju un dzīvu datu plūsmu Pirms pusgada es biju pilnīgi citā pasaulē. Es dziļi urbos Next.js frontendā, cīnījos ar sarežģītām RAG plūsmām, animēju lietotāja saskarnes ar GSAP un Framer Motion, integrēju dažādus AI API un brīžiem likās, ka galva tūlīt pārsprāgs no tik daudzām jaunām tehnoloģijām vienlaikus. Es biju “tikai” frontend + AI entuziasts – rakstīju promptus, veidoju skaistas, dzīvīgas lietotnes un domāju, ka īstā vektoru meklēšanas loģika, indeksēšana un zemā līmeņa AI infrastruktūra ir kaut kas, ko dara tikai backend inženieri vai datu zinātnieki lielās kompānijās. Un tad viss mainījās. Pusgada laikā es no nulles nonācu līdz tam, ka man ir pilnībā pašbūvēts, ātrs un precīzs AI risinājums, kas apvieno Google embeddings, HNSW algoritmu, Gemini LLM, reāllaika balss ģenerāciju un dzīvu, reāllaika datu plūsmu starp frontend un ...
